‫جميلة.
‫الآن بعد أن تم إعداد بيئتنا ، لدينا Jupyter Notebook قيد التشغيل أو خادم Jupyter Notebook قيد
‫التشغيل.
‫يمكننا إنشاء دفتر ملاحظات جوبيتر جديد والبدء في بعض التعليمات البرمجية.
‫لذلك دعونا تحميل ذلك.
‫سأقوم بتكبير هذه النافذة.
‫لذا سنعطيه اسمًا هنا.
‫سنذهب إلى النهاية لننهي شيئًا لطيفًا وبسيطًا.
‫نهاية إلى نهاية تصنيف أمراض القلب.
‫وفي أسلوب الاتصال الجيد سيضع عنوانًا لأسفل ملحوظًا يذهب بشيء بسيط.
‫توقع أمراض القلب.
‫استخدام التعلم الآلي.
‫ثم القليل من الخطوط الملاحية المنتظمة.
‫لذلك يبحث هذا الكمبيوتر الدفتري في استخدام العديد من مكتبات التعلم الآلي وعلوم البيانات القائمة
‫على لغة البايثون ، وهي أدواتنا في محاولة لبناء نموذج للتعلم الآلي قادر على التنبؤ بما إذا
‫كان شخص ما مصابًا بأمراض القلب أم لا بناءً على سماته الطبية.
‫من؟
‫لذلك ربما يكون هذا أكثر من خط واحد.
‫ربما يمكننا أن نختصر ذلك قليلاً ، لكن هذا ليس محور اهتمامنا.
‫ينصب تركيزنا على كتابة الكود وتطبيقه على الإطار هنا.
‫لذلك هذا ما نريد العمل من خلاله.
‫هذا ما بدأنا القيام به.
‫لقد بدأنا في تطبيق الأدوات التي تعلمناها على إطار عمل التعلم الآلي الخاص بنا في نطاق مشروع
‫التعلم الآلي الكامل من النهاية إلى النهاية.
‫أتمنى أن تشعر بالإثارة.
‫فكيف نبدأ؟
‫حسنًا ، ربما يكون أول شيء جيد أن نلخص منهجنا.
‫سوف نتبع النهج التالي.
‫لذا فإن الخطوة الأولى هي تحديد المشكلة.
‫لقد فعلنا ذلك نوعًا ما مع السطر الافتتاحي.
‫لذا فإن تعريف المشكلة هو أن البيانات ستنظر في البيانات التي سنستخدمها لحل هذه المشكلة.
‫لقد رأينا ذلك بالفعل نوعًا ما في مقاطع الفيديو السابقة ، ولكن مرة أخرى ، إذا كانت كاملة ، فلدينا
‫نظرة عامة بسيطة ، انظر إليها هنا ، ثم سنذهب.
‫سيحدد التقييم بسرعة ما يعنيه مقياس التقييم بالنسبة لنا.
‫مثل ما الذي يحدد النجاح لهذا؟
‫إذا اعتبرنا هذا المشروع ناجحًا ، فهذا دليل على التعلم الآلي للمفهوم ، هل يمكننا التنبؤ بأمراض القلب
‫باستخدام التعلم الآلي؟
‫ما الذي نحتاجه كمقياس للتقييم ، كحد أدنى من الميزات؟
‫إذن ما هي ميزات البيانات التي سنركز عليها أكثر وحتى التي تساهم أكثر في النموذج
‫، وهي نمذجة الخطوة الخامسة.
‫وأخيرًا ، الخطوة السادسة هي التجريب.
‫ومن الناحية الواقعية ، كل شيء هو التجريب.
‫لذلك قد نبدأ بهذا.
‫ومرة أخرى ، إذا كنت من ذوي الخبرة هنا ، فقد تبدأ في الغوص مباشرة في الكود ، فقد تعرف
‫ما يجب القيام به.
‫لكن بالنسبة لنا ، لأننا ما زلنا نتعلم ، ما زلنا نتعرف على كيفية التعامل مع المشكلات
‫المختلفة ، قمنا بإعداد إطار العمل هذا ثم اكتشفنا كيف يمكننا استخدام أدواتنا في كل خطوة مختلفة.
‫لذلك دعونا نعود أولاً وقبل كل شيء إلى تعريف المشكلة.
‫لقد فعلنا أي شيء بالفعل في بيان يمكننا إخبار شخص آخر به.
‫لذلك في حالتنا ، نقوم بتصنيف ثنائي ، لذا سواء كان شخص ما مصابًا بمرض في القلب أم لا.
‫لذلك هناك فصلين فقط.
‫تذكر أن التصنيف هو توقع ما إذا كان الشيء شيئًا أم آخر.
‫لذلك في بيان نريد أن نضعه في اقتباس صغير لطيف.
‫إذاً بالنظر إلى المعايير السريرية حول المريض ، هل يمكننا التنبؤ بما إذا كان مصابًا بمرض في القلب أم لا؟
‫رائع.
‫ثم اثنان هي البيانات.
‫الآن نأتي إلى هنا ، نعلم أن بيانات أمراض القلب لدينا موجودة في ملف CSV بالفعل ، وإذا نقرنا
‫عليها ، فسيتم تحميلها.
‫من الصعب جدًا القراءة هنا.
‫لذلك سنقوم باستيراده قريبًا باستخدام إطار بيانات الباندا.
‫ولكن إذا صعدنا هنا وإذا ذهبنا إلى UCI ، مجموعة بيانات أمراض القلب.
‫هذا هو المكان الذي نجده فيه وهذه هي الخطوة الثانية ، بالمناسبة ، البيانات.
‫هذا هو المكان الذي نكتشف فيه المزيد حول البيانات التي نستخدمها بالفعل.
‫هذا هو المكان الذي يمكنك أن تأتي وتنزيله منه.
‫هذا هو المصدر الأصلي لها ، مستودع التعلم الآلي UCI ، والذي يحتوي على مجموعات بيانات مختلفة
‫كثيرة هنا يمكنك العمل عليها واستخدامها ، على سبيل المثال ، مشاكل مثل ما نعمل من
‫خلاله.
‫ولكن للحصول عليه بتنسيق CSV ، فقد تمت تهيئته بالفعل وهذا على Kaggle.
‫يمكنك الآن الانتقال إلى Kaggle أيضًا والحصول على المزيد من مجموعات البيانات المختلفة.
‫هنا ، لديها قائمة صغيرة.
‫لديها مجموعات بيانات هناك.
‫يمكنك حتى البحث عن أشياء مختلفة.
‫لكن هذا هو المكان الذي أتيت إليه في الأصل في مجموعة البيانات هذه.
‫يمكنك تحميله من هنا.
‫لذلك إذا قمت بالنقر فوق تنزيل ، فسيخبرنا قليلاً بمزيد من المعلومات حول البيانات ،
‫وبعض معلومات السمات مثل ما تمثله الأعمدة المختلفة.
‫إذا واصلنا المضي قدمًا.
‫ننظر هنا ، نرى أن الأعمدة المختلفة ، هذا هو المكان الذي توجد فيه قيمها المختلفة.
‫هذا هو قاموس البيانات.
‫وسنرى هذا في ثانية.
‫نحن نستخدم ، هذا سيكون في متناول اليد.
‫ما يمكننا فعله ، في الواقع نرى ما إذا كان بإمكاننا نسخ هذا.
‫وأعدها إلى دفتر ملاحظاتنا.
‫إذن هذا قاموس بيانات.
‫لذلك قد نذهب هنا ، فإن إنشاء البيانات يتقدم قليلاً على أنفسنا.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هناك ، بوم.
‫هذا ما يمكننا استخدامه للإشارة إلى ماهية الأعمدة في البيانات.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هنا البيانات ، فمن المحتمل أن نخرج شيئًا من هنا.
‫لذلك ، إذا قمنا بنسخ هذا وقاعدة البيانات هذه تحتوي على 76 سمة ، حسنًا ، في الواقع تحتوي مجموعة البيانات الخاصة بنا على
‫14 سمة فقط.
‫ولكن بعد ذلك نقرأ هنا.
‫لكن جميع التجارب المنشورة أشارت إلى استخدام مجموعة فرعية من 14 منها.
‫حسنًا ، رائع.
‫وهكذا إذا عدنا إلى الاتحاد الدولي للدراجات.
‫مجموعة بيانات أمراض القلب.
‫نحصل على القليل من المعلومات هنا.
‫لذلك تم استخدام 14 سمة فقط.
‫الآن ، لن تفعل هذا دائمًا لكل مشروع تعمل عليه ، خاصة إذا كنت تعمل داخل
‫شركة أو ضمن فريق.
‫قد يتم تقديم مجموعة البيانات لك من قبل عميل أو عميل ، ولكن بالنسبة للمشكلات التي نعمل عليها
‫، لأننا نحتاج إلى الوصول إلى البيانات مفتوحة المصدر ، فهذا يعني البيانات التي يمكن للجميع الوصول إليها
‫، ويمكننا العثور عليها بشكل عام على الإنترنت ، ولكن مرة أخرى ، العملية متشابهة جدًا.
‫بغض النظر عن مجموعة البيانات التي تعمل عليها ، فإن الأمر كله يتعلق بالحصول عليها بالتنسيق الصحيح الذي يمكنك
‫استخدامه في دفتر Jupyter Notebook الخاص بك.
‫قد نضع هنا.
‫جاءت البيانات الأصلية من قاعدة بيانات Cleveland ، من مستودع UCI للتعلم الآلي.
‫هناك أيضًا نسخة منه متوفرة على Kaggle.
‫ولذا ما قد تفعله هو نسخ ذلك هناك.
‫جميلة.
‫وسنقوم أيضًا بنسخ ذلك هناك.
‫ويمكننا ترتيب هذا لاحقًا.
‫لكن هذه مجرد بعض المعلومات حول البيانات.
‫من أين أتى؟
‫ما هي البيانات التي لدينا؟
‫وهكذا نذهب هنا.
‫رقم ثلاثة ، التقييم.
‫لذا إذا كنا نعمل بالفعل في هذا المشروع ، أردنا تنفيذ ذلك.
‫لنفترض أننا كنا مستشفى أردنا أن نكون قادرين على تنفيذ ذلك كنموذج للتعلم الآلي
‫، كتطبيق على مكتب الاستقبال.
‫إذا جاء أحد إلينا وكنا ممرضة ، فنحن نقيس هذه المعايير المختلفة عنهم.
‫لذلك اكتشفنا سمات مختلفة للمرضى.
‫ما هو المقياس الذي سنحتاجه للحكم على نموذجنا على أنه فعّال وغير مستخدم في اللعب؟
‫لذلك إذا كنا نحاول تصنيف ما إذا كان شخص ما مصابًا بمرض في القلب أم لا ، لأن هذا مهم جدًا
‫، فنحن نريد نموذجًا دقيقًا للغاية.
‫وهكذا ، على سبيل المثال ، سأقوم فقط بعمل رقم.
‫لذلك قد تقول شيئًا مثل ، إذا كان بإمكانك الوصول إلى دقة 95٪ في التنبؤ بما إذا كان المريض
‫مصابًا بأمراض القلب أم لا خلال مرحلة إثبات المفهوم هذه ، وهو نوع من ما نعمل
‫من خلاله هنا ، فيمكنك متابعة ومحاولة حقًا في أيدي الآخرين.
‫هذا هو جوهر ما سنعمل من خلاله هنا هو أننا نبني دليلاً على التعلم الآلي
‫للمفهوم.
‫السبب في أنني أقول إثبات المفهوم هو أنه في كثير من الأحيان ستبدأ مشاريع التعلم الآلي كمحاولة
‫لمعرفة ما إذا كانت هناك أنماط كافية في البيانات يمكن تعلمها من خلال نموذج التعلم الآلي.
‫وإذا كان الأمر كذلك ، فيمكنك متابعة المشروع بشكل أكبر وإدخاله في الإنتاج أو في نوع
‫من التطبيق.
‫مرة أخرى ، هذا مجرد معيار آخر قد نضعه لأنفسنا كهدف للعمل من أجله في بداية
‫المشروع وهو ليس ثابتًا.
‫قد يتغير هذا.
‫إنه مجرد شيء قد تفكر فيه ، مع فريقك ، مثل ، مرحبًا ، إذا كنا
‫سنمضي أسبوعين في العمل على مشروع التعلم الآلي هذا ، فما الرقم الذي سننتهي به حتى نتمكن
‫من متابعته أكثر؟
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لذلك إذا تمكنا من الوصول إلى دقة 95 ٪ في التنبؤ بما إذا كان المريض مصابًا بأمراض القلب أم لا أثناء
‫إثبات المفهوم ، فسوف يتابع المشروع.
‫وقد يكون هذا شيئًا آخر ، أليس كذلك؟
‫قد يأتي إليك شخص ما في شركة علوم بيانات أو شيء من هذا القبيل.
‫قد يذهب شخص ما من فريق آخر ، مرحبًا ، لدينا مجموعة البيانات هذه.
‫نريد قياس عدد عملائنا الذين يتخبطون ، ونريد معرفة ما إذا كان بإمكاننا بناء نموذج للتعلم
‫الآلي لمساعدتنا.
‫وبعد ذلك قد يقولون ، مرحبًا ، هل تريد العمل على إثبات المفهوم؟
‫مثل ما نفعله هنا؟
‫وهذه هي الطريقة التي يمكنك من خلالها إنشاء معمل.
‫قد تبدأ من خلال الانتقال إلى تعريف المشكلة ، ومعرفة ما إذا كان العميل سوف يتخبط أم لا.
‫من أين تأتي المعطيات؟
‫يأتي من قاعدة بيانات عملائنا.
‫ما هو مقياس التقييم لدينا؟
‫حسنًا ، إذا تمكنا من معرفة ما إذا كان العميل سيضرب بدقة تصل إلى 80٪ ، فقد نستمر في متابعة هذا
‫الأمر وإدخاله فعليًا في خط أنابيب الإنتاج لدينا.
‫هذا مثال لنوع سير العمل للخطوات الثلاث الأولى.
‫ثم أخيرًا ، الخطوة الرابعة ، لم نعد نهائيًا.
‫لدينا المزيد من الميزات.
‫لذا إذا عدنا ، لذلك قمنا بذلك ، وقمنا بالتقييم ، فما الذي يحدد النجاح الذي نتبعه وما هي الميزات التي يجب
‫أن نمثلها؟
‫هذه هي الخطوة الرابعة.
‫هذا هو المكان الذي ننشئ فيه قاموس البيانات.
‫وما أعنيه بذلك هو أنك قد تكون قادرًا على إنشاء هذا بنفسك عن طريق إجراء القليل من البحث.
‫لذا من وجهة نظري ، هذا متضمن ومرة أخرى ، يمكننا ترتيب هذا من خلال وضع كل ذلك في نقاط ، لكنهم سيبدأون في
‫فهم معنى في ثانية بمجرد أن نرى بالفعل البيانات التي نعمل معها.
‫في الحقيقة.
‫نعم ، قد نكتب هذا لتحويل هذا إلى نقاط نقطية.
‫حتى الآن قمنا بإنشاء قاموس البيانات الخاص بنا.
‫هذا شيء قد تجده من خلال البحث الخاص بك كما فعلنا هنا ، أو التعرف على البيانات
‫هنا ، أو التعرف على البيانات ، أو يمكنك إنشاؤها بمساعدة خبير في الموضوع.
‫وما أعنيه بذلك ، لنقل ، على سبيل المثال ، أن هذا الفريق يأتي إليك بمجموعة كاملة
‫من بيانات العملاء حول من سيتخبط أو لا يتخبط ، مما يعني أنهم سيغادرون أو يتوقفون
‫عن استخدام منتجك و قد يخبرونك بما تعنيه الميزات المختلفة للبيانات.
‫ولذا سنضع هنا حيث ستحصل على معلومات مختلفة حول كل ميزة في بياناتك.
‫لذلك عندما تبدأ في التعامل مع البيانات ، لن تكون مبتدئًا تمامًا.
‫سيكون لديك فكرة عما يحدث بالفعل أو ما يعنيه كل قسم من البيانات.
‫وسيكون هذا أكثر منطقية عندما ننظر إلى بياناتنا في الجسد ، عندما نستورد
‫ملف CSV الخاص بأمراض القلب إلى دفتر Jupyter ، وهو ما سنفعله في الفيديو التالي.
‫إذن هذه الخطوات الأربع الأولى.
‫واحد إثنان ثلاثة أربعة.
‫تعريف المشكلة.
‫بيانات.
‫ما هي البيانات التي لدينا؟
‫لا يجب بالضرورة أن يستغرق تقييم الميزات كل هذا الوقت الطويل ، لذا فقد مررنا للتو
‫جميع هذه الميزات الأربعة في حوالي 10 دقائق لأن ما نريد القيام به هو التعامل مع الكود والسماح للكود
‫والبيانات بالتحدث عن نفسها بدلاً من مجرد محاولة التفكير في الأمر هنا ، نريد رؤيته أثناء العمل.
‫هذا ما سنفعله في مقاطع الفيديو القليلة القادمة.